[브런치북] 시력교정, 인공지능을 만나다

브런치북 정보

brunch book First Edition Release date. Nov 05. 2019

시력교정, 인공지능을 만나다 비앤빛 AI 연구소

brunch book 라이킷

시력교정, 인공지능을 만나다

전체글갯수: 24화

전체시간: 111분

이런분께 추천드려요! 의료계의 AI 적용을 고민하는 모든 분들 의료와 테크의 결합을 고민하는 모든 분들 안전한 시력교정 방법을 알고 싶은 분들

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브런치북 소개

AI가 일상의 많은 영역으로 파고들고, 스마트폰 어플리케이션이 운동량이나 수면의 질 등 건강 관리를 하고 있습니다. 그렇다면 전문병원에서는 어떤 변화가 일어나고 있을까요? 암 진단을 돕는 AI 의사 왓슨은 대학병원에만 있는 것이 아닙니다. 진료와 연구에 있어 첨단을 달리는 전문병원들도 AI를 개발하고 진료 과정에 도입하고 있습니다. 본 리포트는 AI를 직접 개발한 시력교정 전문병원의 AI 개발 이유와 과정, AI 도입으로 달라진 점을 살펴봄으로써 AI 도입을 통해 의료계에서 고객가치와 서비스가 어떻게 달라지고 있는 지를 살펴봅니다. 헬스케어 산업의 최신 경향을 파악할 수 있으며, AI와 사람의 일이 어떻게 조화를 이룰 수 있는지도 전망해볼 수 있습니다.

인공지능 시력교정 가능성

비앤빛 AI 연구소 소속 직업연구자

안과의사지만 인공지능도 연구합니다. 우리들의 노하우에 인공지능의 정확함을 더하면 좋은 시력, 건강하고 편안한 눈을 더 많은 분이 더 오래 유지할 수 있으리라 믿으니까요.

Release date. Nov 05. 2019

안과에서 만든 인공지능 01

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내 눈 앞의 인공지능

42만 수술 경험이 만든 비앤빛 인공지능안과에서 인공지능으로 뭘 할 수 있죠? 예, 저희들도 스피커를 사용합니다. 아침에 눈을 뜨면 스피커부터 불러요. 그런데 이런 걸 꼭 인공지능에게 시켜야 할까요? 손가락 몇 번 까딱하면 스마트폰으로도 충분히 할 수 있는 것을요. 이런 것도 다 인공지능이라고 합니다. 굳이 시키지 않았는데도 뭔가를 해줍니다. 필요한 줄도 몰랐는데, 시키지도 않았는데 알아

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의료 인공지능의 현재 02

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의료 인공지능이 중요한 이유

의사보다 진단을 잘 할 가능성, 그리고 자동화2016년 11월, 구글은 최고 수준의 안과 전문의에 비견될 만한 성능을 보이는 당뇨성 망막병증 안저판독 인공지능을 발표했습니다. 당뇨성 망막병증은 전 세계 4억명이 넘는 당뇨병 환자들에게 발병할 수 있는 합병증으로 실명 가능성이 상당할 정도로 위험한 반면 관련 의료 전문가는 매우 부족하다고 알려져 있습니다. 구글의 인공지능은 환자의 안구 뒤쪽 망막을 찍

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인공지능은 마스터키가 아니다

인공지능은 무엇이든 할 수 있을까요?인공지능을 활용하면 무엇이든 할 수 있을까요? <아이언맨>의 자비스처럼 몇 초만에 어떤 정보도 알아내어 필요한 결정을 할 수 있고, <그녀 Her>의 사만다처럼 사랑하는 마음을 키워가는 것도 가능할까요? 그리하여 어느 순간, 초지능이 등장해 인간을 지배하게 될까요? 이런 질문에 답을 하려면 인공지능이 뭔지 알아야 합니다. 인공지능은 머신러닝이라고 불

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비앤빛은 왜 인공지능을 개발했나 04

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병원쇼핑이 나쁜 건가요?

환자의 일과 의사의 일시력교정수술을 할 때까지 환자들은 몇 군데의 병원을 방문할까요? 또 그러기까지 몇 번이나 클릭을 하게 될까요? 환자의 일 쇼핑을 하듯 병원을 찾는 분들이 바라는 것은 하나, 원하는 치료 결과를 확실하게 낼 수 있는 의사 또는 병원 찾기일 것입니다. 그래서 한 성형 앱의 광고 카피를 보면서 참 잘 지었다 생각했습니다. 정확하게 말하자면 “내 앞에 내게

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의사의, 의사를 위한, 의사에 의한 의사결정기준

Clinical Decision Supporting System인공지능이 무엇일까요? 정의를 찾아봤습니다. 의사의 일에는 근거가 아주 중요하거든요. 진단과 치료에는 과학적인 근거가 있어야 합니다. 근거중심의학에 대한 상세한 내용은 <청년의사>에 상세히 나와 있습니다. 놀랍게도, 인공지능에는 딱 떨어지는 공통된 정의가 없었습니다. 분야와 전문가에 따라 규정하는 것이 있을 뿐이었죠. 그러니까 인공지능이 뭐냐고 했을

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비앤빛 인공지능 Q&A

여전히 궁금한 것들1. 현재의 안과의 인공지능은 어느 수준까지 발전했나요? 현재의 안과 인공지능 기술은 안구 뒤쪽을 보는 안저 촬영 검사 결과만으로 황반변성, 당뇨망막병증과 같은 망막 이상, 녹내장 여부를 의사 수준으로 판단하는 수준까지 왔습니다. 최근에는 광학단층촬영(optical cohorence tomography, OCT)에서 이상 여부를 판독해주는 알고리즘도

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다양한 시력교정 방법들 07

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시력교정은 각막교정

수술방법을 결정하는 각막시력교정수술에서 인공지능이 어떤 역할을 할 수 있을지 알아보려면 우선 시력교정수술이 어떻게 진행되는지 알아야 합니다. 시력을 교정하는 첫 번째 방법은 안경이었습니다. 안경을 맞추던 순간을 떠올려볼까요? 먼저 안경테를 고릅니다. 그다음 시력을 측정하죠. 렌즈를 ‘깎아서’ 시력에 맞게 만들어야 하니까요. 안경은 우리 눈의 굴절률을 보정해 빛이 정확히 망막에

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비앤빛 인공지능 08

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수술할 수 있을까

수술 기준은 각막의 안정성각막이라는 렌즈를 직접 교정하려면 각막의 모든 것을 알아야 합니다. 그래서 각막의 두께와 단단한 정도를 재고, 울퉁불퉁하고 평평한 정도를 측정하고, 각막지형도(corneal topography)를 찍어봅니다. 둥그런 각막의 모양을 사진으로 찍어 일종의 등고선을 그려 모양이 완만한지, 비대칭이거나 이상하게 튀어나온 부분은 없는지 확인하는 것입니다. 여러

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의사처럼 생각하는 인공지능

비앤빛 인공지능 1 - 최적의 수술법을 찾아라다행히 대부분의 눈은 수술이 가능합니다. 또한 대부분의 눈은 여러 수술 중 선택이 가능합니다. 그래서 의사의 머릿속은 다시 복잡해집니다. 각막을 ‘어떤’ 방법으로 ‘얼마나’ 깎아야 하는지 결정해야 하는데, 이때 고려해야 할 변수가 참으로 다양하기 때문입니다. 두세 시간에 걸쳐 진행한 다양한 검사 결과를 살피는 한편, 환자에게 다른 병력은 없는지, 직업이나

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자동화와 데이터의 한계

'비앤빛 인공지능1'의 한계와 의미우리는 앞선 글에서 비앤빛의 첫 번째 인공지능이 어떤 역할을 할 수 있는지 소개했습니다. 시력교정수술에 앞서 의사처럼 고민하고 질문하며 60여 가지 수술 전 검사결과를 꼼꼼하게 살펴 수술 가능 여부를 판단하고, 세부 수술방법까지 추천하는 이 인공지능은 해외의 전문가들의 관심 또한 크게 받고 있습니다. 우리는 우리가 개발하고 연구 중인 인공지능의 한계와

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의사처럼 예측하는 인공지능

비앤빛 인공지능 2 - 수술 후 예상시력을 맞춰라당뇨병을 오래 앓아 온 환자가 다시 응급실을 통해 입원한 경우를 가정해봅시다. 눈부터 발까지 여러 합병증으로 고생하는 환자를 위해 주치의를 비롯한 각 과 의료진이 모여 치료 계획을 세웁니다. 이번에는 얼마나 입원을 해야 할지 의료진도 가족들도 걱정이 앞섭니다. 만일 이런 경우에 치료 결과를 미리 예측할 수 있다면 어떨까요? 치료에 앞서 입원기간이나 재입

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의사처럼 계산하는 인공지능

비앤빛 인공지능 3 -최적의 수술 굴절값을 찾아라수술 방법과 수술 후 교정시력을 파악했다면 의사는 무엇을 또 고민해야 할까요? 스마일 수술의 노모그램(nomogram)을 계산하라 각막의 ‘어디를’ ‘얼마나’ 깎아내야 할지 계산해야 합니다. 시력교정에 필요한 수치는 크게 광학 영역(optical zone), 근시교정값과 난시교정값, 난시교정각도로 나뉘는데, 산출 근거가 되는 자료의 검사 항목은 총

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인공지능을 연구하는 의사들 13

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시력교정 인공지능의 연구 방향성

수술하면 안 되는 눈 찾기수술하고 나면 얼마나 잘 보일까? 시력교정 수술을 고려하는 환자가 가장 궁금해하는 것입니다. 수술을 해도 되는 눈인가? 시력교정 수술을 담당하는 의사가 가장 먼저 답을 얻고 싶은 질문입니다. 진료실에서 만난 환자와 의사는 이처럼 처음에는 서로 다른 질문을 품고 있습니다. 수술을 하면 안 되는 눈을 걸러내는 것이 의사에게는 가장 중요합니다. 그래서 비

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의사들이 인공지능을 개발하는 이유

실수는 줄이고, 의료 서비스의 질은 높이고의료의 기본은 누구나 최선의 진료를 받을 수 있어야 한다는 것입니다. '최선의 진료'란 어떤 진료를 말하는 걸까요? 실수를 줄이기 위해 우선 실수가 없어야 할 것입니다. 적어도 실수 가능성을 최소화하기 위해 노력해야 할 겁니다. 의사는 환자의 건강과 생명을 다루는 만큼 의사의 역량은 윤리의 문제와 직결됩니다. 의사가 다른 어떤 직종보다도 긴 훈련 기

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인공지능의 시대, 의사의 역할

의료 인공지능의 기준은 의사“지능 검사나 체스에서 어른 수준의 성능을 발휘하는 컴퓨터를 만들기는 상대적으로 쉬운 반면, 지각이나 이동 능력 면에서 한 살짜리 아기만 한 능력을 갖춘 컴퓨터를 만드는 일은 어렵거나 불가능하다.” 한스 모라벡(Hans Moravec) 인공지능 개발 초창기인 1970년대부터 현재까지 인공지능의 성능을 판별하는 기준으로서

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데이터, 데이터, 데이터 16

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인공지능의 성패를 가르는 기준

데이터의 질을 고민할 때영화 <마이너리티 리포트>에는 살인사건을 미리 예측하는 시스템-프리 크라임-이 등장합니다. 범죄의 유형과 장소, 시점을 데이터로 수집해 범죄를 저지를 가능성이 높은 사람을 찾아냄으로써 살인을 예방하는 것이지요. 영화가 그럴듯하게 느껴지는 것은 그들이 데이터를 기반으로 하고 있기 때문입니다. 범죄를 예측하는 세 명의 예지자는 인공지능을 의인화한 셈이라고 할

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비앤빛의 데이터

클린 데이터의 무한한 가능성비앤빛은 어떤 데이터로 인공지능을 만든 것일까요? 클린 데이터 만들기 머신러닝의 기본 원칙은 '쓰레기를 넣으면, 쓰레기가 나온다(garbage-in, garbage-out)’입니다. 어떤 데이터로 학습시키느냐가 인공지능의 성능을 좌우한다고 해도 과언이 아닙니다. 인공지능을 학습시키기에 충분한 양의 데이터가 있어야 하되, 라벨링이 잘 된 클린 데이터여야

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의료 인공지능의 발전 방향

조기 진단과 설명 가능성의료 인공지능은 앞으로 어떻게 발전해갈까요? 현재 인공지능의 병목(Bottle Neck)이 되는 지점은 알고리즘이 아닌 데이터입니다. 즉, 더 나은 알고리즘보다 제대로 된 데이터를 축적하는 쪽이 훨씬 더 좋은 결과를 낼 확률이 높습니다. 언젠가 데이터가 충분히 축적됐을 즈음엔 인공지능이 의료뿐만 아니라 인류의 삶에 있어 거대한 변화를 줄 것이라 믿지만,

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의료 인공지능의 가능성과 가치 19

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시력교정 인공지능의 가능성

기술 발전과 현실 사이<워싱턴포스트>의 헬리오그래프(Heliograf)는 기사를 쓰는 인공지능이지만 기자라고 할 수는 없습니다. 인공지능이 정확한 정보를 토대로 간단한 내용을 구성하면 사람인 기자가 인공지능이 한 일에 분석을 더해 기사 작성을 마무리한다고 합니다. 의료 인공지능도 마찬가지입니다. 의사라고 할 수는 없지만 기계 중심의 자동화에서 한 단계 더 높은 수준의 자동화를

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눈으로 전신질환 보기

혈관을 직접 관찰할 수 있는 유일한 신체 기관시야를 넓혀 인공지능의 가능성을 안과 전체로 넓혀볼까요? 믿기지 않겠지만 눈 검사만으로도 전신질환을 예측할 수 있습니다. 눈은 인체에서 혈관을 직접 관찰할 수 있는 유일한 기관이기 때문이죠. 그래서 눈은 심장병이나 당뇨병과 같은 혈관질환을 예측하는 강력한 바이오마커(biomarker)가 될 수 있습니다. 이미 오래전부터 의사들은 눈 특히 망막을 관찰해서

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평평한 의료를 꿈꾸다

어디서나, 누구나 평등한 진료를 받을 수 있는 가능성눈으로 전신질환을 보려는 연구를 구글만 하고 있는 것은 아닙니다. 오히려 국내 스타트업이 더욱 앞서 나가고 있습니다. 바로 인공지능 벤처 기업인 메디웨일입니다. 메디웨일은 안저 사진을 통해 눈의 질병을 진단하는 것에서 한걸음 더 나아가 안저 검사로 심장의 관상동맥 질환을 진단하는 닥터눈(Dr. Noon)을 개발했습니다. 닥터눈은 딥러닝 기반의 안저 판독 인

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인공지능의 봄날은 간다?

인공지능 연구의 역사, 그리고 미래영화 <이미테이션 게임>은 '현대 컴퓨터의 아버지'라 불리는 앨런 튜링의 이야기입니다. 2차 대전 당시 영국군은 독일군의 암호를 풀기 위해 천재 수학자들을 모았습니다. 그중 한 명인 앨런 튜링은 하라는 암호 해독은 하지 않고 스스로 문제를 푸는 기계를 만드는 데에만 집중합니다. 마침내 그 기계를 만들어낸 그는 암호 해독에도 성공하죠. 튜링은 1950년에

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인공지능도 의료보험이 되나요?

의료 인공지능 도입에 따른 문제들메이저리그의 최하위 구단 오클랜드 애슬레틱스는 툭하면 에이스 선수를 다른 구단에 빼앗기는 설움에서 벗어나기 위해 출루율을 바탕으로 득점할 선수를 스카우트하는 ‘머니볼’ 이론을 도입합니다. 하지만 경험과 직관으로 야구를 해오던 스카우터들의 엄청난 반발에 부딪힙니다. 당시 스카우터들은 야구를 하는 것은 사람이므로 통계보다 인간적인 것이 중요하다며 머니볼 이론에

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다가온 미래, 다가올 미래 24

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시력교정 병원의 미래

다가온 미래, 다가올 미래스타트업에서 일하는 민아 씨는 오늘도 야근, 어제도 야근, 지난 주도 야근, 그냥 맨날 야근입니다. 그래서 눈이 항상 아픕니다. 뻐근하고 건조하고 침침하고 눈 편할 날이 없습니다. 집에 오자마자 화장을 지우고 콘택트렌즈를 뺀 후 안경을 썼더니 민아 씨 얼굴에 못남이 152% 증가했습니다. 두꺼운 안경은 무거우니 침대에 눕기로 합니다. 누워 SNS를 하다가

전체시간: 4분